Analyse de régression linéaire pour prédiction
Guide complet pour réaliser une régression linéaire, de la vérification des hypothèses à l'interprétation des prédictions.
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Je veux réaliser une analyse de régression linéaire pour prédire [VARIABLE_CIBLE] en fonction de [VARIABLES_EXPLICATIVES]. Mes données couvrent [PERIODE] avec [NOMBRE_OBSERVATIONS] observations issues de [SOURCE_DONNEES]. Contexte métier : [CONTEXTE] (ex : prévoir les ventes en fonction des dépenses marketing et de la saison) Guide-moi pour : 1. Vérifier les hypothèses de la régression linéaire (linéarité, homoscédasticité, normalité des résidus, absence de multicolinéarité) 2. Préparer les données (encodage des variables catégorielles, traitement des outliers, normalisation si nécessaire) 3. Sélectionner les variables pertinentes avec les méthodes appropriées (stepwise, LASSO, corrélation) 4. Interpréter les coefficients, le R², la p-value et les intervalles de confiance 5. Valider le modèle avec les métriques RMSE, MAE et MAPE 6. Faire des prédictions pour les scénarios suivants : [SCENARIOS_PREDICTION] 7. Identifier les limites et risques du modèle Précise le code Python (scikit-learn / statsmodels) ou R si applicable.
Pourquoi ce prompt fonctionne
Ce prompt est efficace car il couvre toutes les étapes d'une régression rigoureuse, y compris la validation des hypothèses souvent négligée. La demande de code concret le rend directement opérationnel.
Cas d'usage
Résultat attendu
Guide méthodologique complet avec code Python/R, interprétation des métriques et prédictions pour les scénarios définis.
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